金融行业大数据应用及发展全洞察

我国的金融行业正处于应用大数据的初级阶段,国内的金融机构经过多年发展与积累,拥有超过百TB的海量数据,而且非结构化的数据量也在不断增长。金融机构在大数据应用方面具有天然优势:首先,金融企业在平时的业务开展中积累了大量高价值的数据,例如客户的身份、资金收付交易、资产负债情况等,这些数据经过专业技术挖掘和分析之后,将产生巨大的商业价值;其次,金融机构相比之下有较为充足的预算,可以吸引到了解大数据技术的高端人才,也有能力采用大数据的最新技术。

但是,在许多具体金融业务层面,我国还是存在管的过严、管的过宽、管的过细的问题,甚至管了很多不该管的事情。这种情况极大地阻碍了金融市场化改革的进程,制约了金融机构的自主发展,削弱了金融市场化配置社会资源的能力。

1)大数据助力金融机构的战略转型

此外,大数据及智能技术的逐渐成熟将会重塑未来金融监管的方式。以非法集资为例,在互联网时代不法分子利用网络的虚拟性、广泛传播性等特点,通过承诺高收益来吸引广大投资者。近年来由于经济形势下行,非法集资案件频发,对金融秩序和居民的合法权益造成较大的影响。利用大数据建立非法集资监测预警平台就为打击非法集资提供了有力工具,可以提高金融监管的效率和准确性。

2)大数据能够降低金融机构的管理和运行成本

3)大数据有助于降低信息不对称程度,增强风险控制能力

2.大数据在银行业中的应用

中国银行业大数据应用主要集中在客户营销、产品创新、风险控制和运营优化四个领域。总的来看,银行大数据的应用可以分为如下三个方面:

1)帮助银行控制信贷风险

2)大数据能够提升银行的中间收入

3)使零售银行业务差异化产品设计更加丰富

3.大数据在证券业中的应用

现代证券行业具有资本密集、信息密集、智力密集和技术密集的特点,大数据时代使得数据信息不仅在量上大大增加了,在数据的产生、传播、内容、速度、形式等方面都更加多样、复杂,越来越呈现出细节化、多维化、立体化的特点,对业务发展的影响也越来越大。

目前,国内外证券业的大数据应用主要有以下三个方向:

1)大数据可以提升证券业的个性化服务水平

证券行业作为综合类金融服务产品的提供者,在大数据的背景下,将有能力快速搜集高质量的信息,以设计出更符合客户需求的产品组合,并且可以根据客户偏好的改变及时调整。同时由于中介服务的竞争逐渐同质化,争夺的焦点将来必然落在价格上。如果标准化同质服务不再能够给券商带来正常利润,那么券商必须转变经营思路,将通道业务转变成包含增值服务的金融服务。

大数据能够通过对客户消费行为模式进行分析,提高客户转化率,开发出个性化的产品以满足不同客户的需求。越来越多的证券公司开始采用数据驱动的方法,通过一系列信息的收集、存储、管理和分析,给客户提供更好的决策,充分体现了以客户为中心的服务理念。

2)大数据能够帮助证券公司避免客户的流失

3)大数据在量化投资方面的应用

量化投资策略在欧美发达国家的金融市场已经相对成熟,由于收益巨大,是大数据最早应用的领域。证券业已经进入了一个大数据信息时代,证券的数据模型越来越复杂多样,数据的总量和种类都有着重大的突破。大数据在处理证券数据时,通过对主力和散户的行为、轨迹分析,对主力资金和散户资金的去向追踪,对主力、散户和市场之间的关系理解,能够很好地增加投资胜率。个人投资者将能够轻松使用大数据获得实证支持,降低交易风险,投资能力将大幅提升。大数据也让科技公司第一次有机会能够挑战传统的金融分析师,利用对各种数据的量化、重组和整合,提供不同的交易策略,让投资者能够科学的分析全球投资市场。

4.大数据在保险行业的应用

目前,国内保险行业的大数据应用主要集中在以下四个领域:

1)帮助保险公司减少赔付

2)提高保险公司的差异化定价水平

对保费的定义是基于对一个群体的风险判断,而大数据无疑为这样的风险判断带来了前所未有的创新。一家澳大利亚保险公司通过分析客户的购物数据来预测驾驶风险。分析显示,饮用大量牛奶并食用大量红肉的客户具有较低的驾驶风险,而食用大量意大利面和米饭并在夜间开车和饮酒的客户则是高风险人群。

3)大数据的应用可以精细化营销

以淘宝运费退货险为例。据统计,淘宝用户运费险索赔率在50%以上,该产品对保险公司带来的利润只有5%左右,然而依然有众多保险公司有意愿提供该服务。实际上,客户购买运费险就意味着保险公司获得该客户的个人信息,包括手机号、家庭住址、银行账户信息及产品购买信息等,基于这些数据保险公司能够最大限度实现精准推送。

4)解决现有的风险管理问题

二、金融大数据的发展趋势

从历史的角度看金融业的演变,金融业一直是先进技术的应用者与推动者。每当社会出现重大技术进步时,金融一定会以某种特定的方式与之紧密结合。

未来,大数据的规模会越来越大,大数据经济价值会驱动大数据全产业链加速形成。据贵阳大数据交易所统计,2015年中国金融大数据应用市场规模达到16亿元,预计这一数字在2020年将突破1300亿元,金融行业有望进入大数据的快车道时代。

1.大数据有助于实现金融信息的可视化

如何将大数据中结构化数据与非机构化数据并行的海量信息从纷繁复杂的数据当中提炼出有效数据,并且用合适的方式展示出来,更有效的帮助我们做研究、做经济决策是很多金融机构极为需求的。

而且,金融的两端无法相互站在对方的角度思考问题,所以很多产品一上市就遭到失败。金融要良性循环,双方必须站在对方角度思考问题和重新定义价值模型。

2.大数据使未来金融更加智慧引导未来金融向个性化、定制化发展

3.大数据与物联网技术融合促进金融行业发展

物联网的发展,可实现世界数字化,实现所有物品的网络化和数字化,金融信息化的发展,也使金融服务与资金流数字化,数字化的金融与数字化的物品有机集成与整合,可以使物联网中物品的物品属性与价值属性有机融合,实现物联网金融服务。

生活在大数据时代,大数据与物联网的结合对金融的影响极为深远,将重塑金融行为模式和存在形态。大数据使得物联网金融更加多维度、更加动态、更加丰富。以前,数据是根据企业的财务报表分析整理的,电商数据虽然丰富但也只能是商户的平台交易数据,而与物联网技术结合后能真正深入到实体经济中,让企业的产品质量与数量、物流仓储信息、成本信息、销售信息等汇集成综合信息流。

对于银行,将来银行贷款可能无需抵押物,银行可以根据物联网大数据掌握企业商品的全面信息,个人信用曲线受到计算机的实时监测,银行的放贷效率将提升到前所未有的高度,并且成本更低。

4.大数据应用于高频金融交易中

5.未来大数据技术能够为更多企业提供跨界做金融的机会

大数据金融通过海量的数据搜集、分析提供了对单个客户的信用信息、消费倾向、理财习惯进行系统性分析的可能,有效地减少了信息的不对称的问题,大幅度提高了金融风险定价的效率,在此基础上为很多企业提供了跨界进入金融领域的机会。未来O2O模式,即线上、线下融合的模式将成为主流。将线下的实体环境与互联网线上平台结合,实现线下体验,线上交易;线下管理、线上创新;线下风险控制、线上服务等多种组合模式。而这些都离不开大数据的支持。

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